TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #837 · 14.06

Stackoverflow подвёл итоги ежегодного голосования разработчиков. По общим показателям ничего шибко интересного (разве что зарплата разработчиков на C# наконец-то превысила зарплату джавистов). А вот что любопытно, это новый вид графика оценки разработчиками языков и технологий. Раньше были блоки "любимые языки/технологии", "ненавистные языки/технологии". А теперь это шкала Admired & Desired. Синие точки: уровень "хайпа" (этот термин используют прямо авторы исследования) — процент разработчиков, которые хотят попробовать язык или технологию X, потому что, например, считают его интересным, популярным, востребованным и так далее. Красные точки: "почитаемость" — процент разработчиков из тех, кто попробовал X, которые хотят продолжать это делать. Таким образом, авторы исследования предлагают смотреть на ширину линии. Чем более узкая линия, по версии авторов, тем больше работы по популяризации технологии выполняет хайп, а не качество/крутость/интересность самой технологии. Хайп — синяя точка — создаёт инерцию, а красная показывает степень её роста или угасания уже после использования. Ну вот например JavaScript и Python явно перехайплены. Мой любимый C# оставляет у народа приятные впечатления, но видно влияние того, что до сих пор есть люди, которые считают его закрытым языком для разработки под Windows. Java явно теряет позиции, скорее всего из-за того, что джависты распробовали более комфортный Kotlin. Прочие языки-заменители для неудобных аналогов тоже в хорошем положении: Dart, Swift. Ожидаемо широкие линии у функциональных языков: Elixir, Clojure, F#, Scala. Если программист всё-таки дорвался до функциональщины, говорят, пути назад нет. Хотя есть на графике и показатели, которые я объяснить не могу: например, почему широкая линия у Delphi. Ну и MATLAB опустили незаслуженно. Уж точно он не такой ужасный, как какой-нибудь Objective-C. Там по ссылке дальше есть такой же график про базы данных и фреймворки. В целом очень согласуется с моими личными представлениями. Допустим, React и Nodejs перехайплены, у Svelte, ASPNET Core и Blazor одни из самых широких линий, а у jQuery — узкая. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #cluster

当前筛选 #cluster清除筛选
Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #568 · 19.12.2025 г., 22:21

🪐 The galaxy ESO 137-001, streaking through the Norma Cluster about 220 million light-years away, has a spectacular "tadpole" shape with long blue tails streaming out behind it. These tails are made of hot, stripped gas and young stars that formed as the galaxy plunges through the dense cluster, showing how powerful cosmic forces can stretch and reshape galaxies far beyond the classic spirals and ovals. ✨ #galaxies⚡#shapes⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries 👉more Channels ​

Universe Mysteries 🪐

@cosmomyst · Post #57 · 01.08.2025 г., 16:11

🪐 The massive galaxy cluster Abell 370, situated about 4 billion light-years away in the constellation Cetus, acts as a colossal cosmic lens. Its immense gravity bends and magnifies the light from galaxies far beyond, creating spectacular arcs and distorted images that unveil some of the most distant and faint structures ever seen in the universe. ✨ #lensing⚡#galaxies⚡#cluster⚡#nasa⚡#galaxy⚡#stars⚡#astronomy⚡#universe⚡#cosmos⚡#space 👉subscribe Universe Mysteries

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir